La inteligencia artificial es el dominio más próximo en el campo de la informática y la tecnología de la información. Inteligencia artificial, incluye varios campos de interés y dominios más específicos, tales como: sistemas expertos, procesamiento del lenguaje natural, redes neuronales, análisis de datos, aprendizaje automático, robótica y muchos más. La Inteligencia Artificial, en términos simples, significa hacer que las máquinas funcionen de manera similar a la que nosotros los humanos trabajamos y dejar que las máquinas piensen, como lo hace el cerebro humano.
El aprendizaje automático es uno de los principales campos de la inteligencia artificial. El nombre en sí sugiere lo que puede ser. Machine Learning es hacer que la máquina aprenda en tiempo real, con los datos que se introducen en el sistema en tiempo de ejecución. La máquina aprenderá los cambios externos que tienen lugar en el entorno y funcionará (dará salida) en consecuencia.
Considere un ejemplo, para que el concepto sea más fuerte.
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Tiene 10,000 conjuntos de datos que consisten en precios de la vivienda y el área de esa vivienda está en pies cuadrados, en los que se debe trabajar. Por ejemplo, debe predecir los precios de la vivienda, para un área desconocida de la vivienda, entonces, ¿cómo se puede hacer esto? La respuesta a esto es aplicando Machine Learning.
En el aprendizaje automático, un conjunto de datos dado se entrena inicialmente y estos datos ayudarán a dar los resultados, cuando los datos de prueba se introducen en el sistema. Una vez que se produce un valor desconocido del área de la casa, aprende de los datos de prueba y de los datos del tren, y al aplicar ciertos cálculos matemáticos, el conjunto de entrada se proporciona al sistema y, en función de esto, se define la salida.
El aprendizaje automático se utiliza para diversos fines, algunos de ellos se enumeran a continuación:
1. Análisis de datos.
2. Desarrollar modelos de predicción (utilizados para predecir resultados futuros).
3. Clasificar cierto conjunto de datos en diferentes clases.
4. Para formar grupos de patrones de datos similares en el conjunto de datos dado.
5. Recomendar algo, basado en el comportamiento de la persona.
6. Automatizar una tarea (aprendizaje automático dado a una máquina industrial o un bot para realizar alguna tarea).
Un ejemplo que está en vivo y que muchos usan es el sistema de recomendación en línea. Debes haber notado que después de buscar un artículo en línea en particular, después de eso, la mayoría de los anuncios y los sitios web son más relevantes para los datos que has buscado anteriormente. Esta es una de las aplicaciones del aprendizaje automático.
La importancia del aprendizaje automático no solo se mantendrá en 2016, sino que se mantendrá durante años y años, ya que los datos aumentan enormemente. Ahora, a medida que aumentan los datos, será necesario manejar y analizar esta gran cantidad de datos. Para estos fines, necesitamos Machine Learning, que ayudará a gestionar y generar mejores resultados.
Para obtener más información sobre el análisis de datos, el aprendizaje automático, siempre puede visitar este blog tecnológico:
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